Criamos a Rumi por dois motivos:

1) O primeiro algoritmo de diagnóstico automático de imagens tem como objetivo auxiliar, padronizar e acelerar o processo de leitura de resultados com o OnFarmApp. Este algoritmo foi treinado por um time de especialistas, e sua acurácia é próxima a de nossos especialistas, pois foi com base neles que este algoritmo foi treinado e validado. O algoritmo considera as características de formato e cor de cada colônia, extraindo os pixels originais da imagem, o que pode auxiliar a reduzir erros de interpretação por pessoas que ainda estão iniciantes nos diagnósticos.

2) O segundo algoritmo de escore de chance de cura tem como objetivo de gerar informações, com dados reais dos próprios OnFarmers, de probabilidades de cura para cada caso de mastite clínica, e também, listar quais foram as principais opções de tratamento e suas combinações que tiveram maiores chances de sucesso em cada caso de mastite. Geralmente este tipo de informação é difícil de ser levantada e analisada em cada fazenda ou em um grupo pequeno de fazendas, e o objetivo deste algoritmo foi dar visibilidade e gerar informações para todos os OnFarmers, de forma compilada e analisadas com técnicas modernas de redes neurais artificiais e demais ferramentas estatísticas, que poderão ser uma ferramenta de consulta e benchmarking quando desejado pelos OnFarmers.

Algorítmo de diagnóstico automático de imagens: Apesar de ser um algoritmo treinado por especialistas e que deve ficar cada vez mais inteligente, ainda assim podem existir chances de erros.

Esses erros são menores quando comparados a pessoas iniciantes na avaliação de diagnósticos, mas sempre que tiver dúvida ou quiser confirmar algum diagnóstico gerado por este algoritmo, você pode entrar em contato através de nossa Central e receber a confirmação de nossos especialistas sobre o resultado gerado pelo algoritmo.

Ainda, na tela de diagnósticos você pode editar e ajustar o resultado do algoritmo, caso acredite que seja necessário em alguns casos.

Este algoritmo deve ser utilizado como uma ferramenta adicional para facilitar o operacional e auxiliar usuários iniciantes na realização de leitura dos resultados, mas em casos de dúvidas, a decisão que deve prevalecer é a do usuário treinado e/ou do nosso time de especialistas que estará à disposição na nossa Central de Atendimentos.

As opções que poderão ser sugeridas pelo algoritmo de escore de chance de cura e análise de tratamentos, são baseadas na base de produtos que foram utilizados pelos OnFarmers. Não significa que um produto que não esteja na base de produtos utilizados dos OnFarmers ou que esteja presente em uma quantidade de utilização muito baixa e por isso não incluído no treinamento do algoritmo, tenha uma probabilidade de cura inferior aos sugeridos pelo algoritmo. Significa apenas que ele não entrou na base de dados para treinamento dos algoritmos da Rumi até o momento, devido a sua baixa utilização pelos OnFarmers. Ou seja, isso também ratifica a necessidade de sempre consultar o médico veterinário para as decisões finais de tratamentos para os casos de mastite. 

Algorítmo de escore de chance de cura e análise de tratamentos: O escore de chance de cura tem como objetivo dar visibilidade e benchmarking da chance de cura de cada de cada caso com base nas experiências prévias dos OnFarmers, e leva em consideração o grau da mastite, o histórico da vaca e o microrganismo identificado.

Não quer dizer que cada caso irá se comportar exatamente como o escore está indicando, mas na média dos OnFarmers, é esperado que casos semelhantes apresentem chances de cura próximas ao apontado pelo algoritmo, com alta, média ou baixa chance de cura.

O Escore de Chance de cura já leva em consideração a utilização de protocolos de tratamento, ou seja, em uma indicação de um Escore de Chance de Cura baixa, significa que mesmo com protocolos de tratamentos é esperado que na média, casos como estes, tenham uma baixa chance de cura mesmo com terapias de tratamentos consideradas ideais para casos semelhantes.

Já para os escores Alto de chance de cura, é esperado que na média de casos como este, a probabilidade de sucesso é alta e pode depender de protocolos de tratamentos específicos para ser alcançada esta maior chance de cura.

Desta forma, a Rumi vai listar na sequência do escore de chance de cura, quais foram os protocolos de tratamentos utilizados pelos OnFarmers e que tiveram maior robustez de análise e probabilidade de chance para casos semelhantes.

Esta listagem de análise de tratamento NÃO deve ser interpretada como uma recomendação. E sim, como uma consulta de benchmarking e análise de inteligência do que, em média, tem apresentado maior chance de sucesso na base dos OnFarmers. Ou seja, sempre o Médico Veterinário da fazenda deve ser consultado, e as sugestões do algoritmo podem necessitar de adaptações para a realidade da fazenda, e é apenas uma ferramenta complementar.

1. Ligue a luz local onde o SmartLab está instalado e também a luz da cabine do SmartLab. A boa luminosidade ajuda a realçar as cores das bactérias e facilitar o correto reconhecimento do algoritmo;
2. Posicione a placa no Suporte de Leitura do Smartlab, e ajuste-a de forma correta e centralizada, evitando que ela fique torta, pois isso pode atrapalhar na identificação de qual amostra e etapa houve crescimento;
3. Ao abrir a câmera para tomada da foto, aproxime de modo que a placa não fique muito longe, e também que não seja muito perto que possa cortar alguma lateral da placa;
4. Ao se utilizar mais de uma amostra por placa, em algumas situações, podem existir casos de escorrimento de leite de um campo de uma amostra para outra. Nestas situações, o algoritmo pode entender que estas colônias bacterianas estão presentes em ambas as amostras. Se observar esta situação, sugerimos que entre em contato com nossa Central de atendimento, para o correto entendimento do caso e ajustes necessários. Além disso, nossa equipe poderá realizar orientações adicionais para evitar este tipo de situação;
5. Não utilize o flash da câmera do celular para retirar a foto da placa